供暖费算法系数

天津采暖费收费计算公式

天津是中国北方地区的一个重要城市，冬季气温较低，因此采暖费是天津居民生活中的重要支出之一。采暖费的收费计算公式对于居民来说是非常重要的，它直接关系到居民的生活质量和经济负担。在天津，采暖费的收费计算公式是根据居民的采暖面积和采暖季的供暖天数来确定的。下面我们来详细介绍一下天津采暖费的收费计算公式。

首先，天津的采暖费是按照每平方米的采暖面积来收费的。根据天津市政府发布的文件，天津市居民采暖费的收费标准为每平方米0.5元/天。也就是说，居民每天需要支付0.5元的采暖费用，而具体的费用则取决于居民的采暖面积和供暖天数。

其次，天津的供暖季一般从11月15日开始到次年的3月15日结束，这个时间段被称为供暖天数。在这段时间内，居民需要支付采暖费用。根据供暖天数的不同，采暖费的收费计算公式也会有所不同。

假设一个居民的采暖面积为100平方米，供暖天数为120天，那么他需要支付的采暖费用可以通过以下公式来计算：

采暖费用 = 采暖面积 × 0.5元/天 × 供暖天数。

将具体数值代入公式中，就可以计算出这个居民需要支付的采暖费用：

采暖费用 = 100平方米 × 0.5元/天 × 120天 = 6000元。

通过这个简单的公式，我们可以很容易地计算出居民在供暖季需要支付的采暖费用。这个公式的优点是简单易懂，方便居民进行自我核算，了解自己需要支付的采暖费用，从而做好经济预算。

在实际生活中，由于居民的采暖面积和供暖天数都会有所不同，因此每个家庭的采暖费用也会有所不同。但是通过这个公式，居民可以根据自己的实际情况进行计算，从而更好地掌握自己的支出情况。 除了按照采暖面积和供暖天数来计算采暖费用外，天津还实行了一些优惠政策，以减轻居民的采暖负担。比如，对于低保户、特困人员和残疾人家庭，天津市政府会给予一定的补贴，以减少他们的采暖费用。此外，天津还实行了居民采暖费差价补贴政策，对于采暖费用超过一定标准的家庭，政府会给予一定的补贴，以减轻他们的经济负担。

系数比例自适应算法的研究

作者：曾明 张婷

来源：《科技资讯》 2015年第10期

曾明 张婷

（中国电子科技集团公司光电研究院 天津 300308）

摘 要：系数比例自适应算法是利用系统的稀疏特性而发展起来的一种新的算法。这类算法为每一个滤波器系数引入一个成比例步长参数，使得成比例步长参数与滤波器系数的估计值成正比，保证了大系数获得大步长，缩短了算法的收敛时间。该文首先介绍了系数比例自适应算法的研究背景及研究现状，然后详细描述了典型的系数比例归一化最小均方（PNLMS）算法，最后重点介绍几种改进的PNLMS算法。

关键词：稀疏 PNLMS 步长控制 比例步长参数

中图分类号：TN2文献标识码：A文章编号：1672-3791（2015）04（a）-0019-02

Research of Proportionate Adaptive Algorithm

Zeng Ming1， Zhang Ting2

（Opto-electronics Research Academy of China Electronics Technology Group

Corporation， Tianjin 300308 China）

Abstract：The proportionate adaptive algorithm is a new developed algorithm

with the sparse characteristics of the system.Such algorithms introduce a

proportional step-size parameter for each filter coefficient，so that the

proportional step-size parameter is proportional to the estimated value of filter

以WPS版为例

（一）洛伦兹曲线画法

1、排序

2、计算各省人均GDP占全国的比重：=B2/SUM($B$2：B32)

注：红色字符表示固定B2，可以自行输入，也可以按Fn+F4得到。

3、累加：=SUM($C$2:C2)，并设置单元格格式为百分比形式。

4、在E列输入1-31，在F列输入=1/31*E2，设置单元格格式为分数形式。

5、在第二行插入新的单元行。在D,F列分别输入0%，0。然后用D作图。此图为洛伦兹曲线。（分类X轴标志为F列，系列一名称为洛伦兹曲线）

6、插入G列，内容等同F列。用G列画图，此图为绝对公平曲线。（分类X轴标志为F列，系列二名称为绝对公平曲线）

7、双击横轴，将图中勾去掉。此时，图经过原点。

（二）基尼系数的计算

8、在H列输入=G2-D2，此列的含义为绝对平均线和洛伦兹曲线的距离。

9、在I列输入=((D2+D3)*(1/31)*(1/2))；

10、累加面积

11、计算基尼系数

哎呀妈呀，终于做完了。。。。。。。。

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基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法

作者：杨家慧 刘方爱

来源：《计算机应用》2016年第07期

摘要：针对传统基于邻域的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及相似性度量只能利用用户共同评分的问题，提出一种基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法（CFBJ）。在项目相似性度量中，该算法引入巴氏系数和Jaccard系数，巴氏系数利用用户所有评分信息克服共同评分的限制，Jaccard系数可以增加相似性度量中共同评分项所占的比重。该算法通过提高项目相似度准确率来选取最近邻，优化了对目标用户的偏好预测和个性化推荐。实验结果表明，该算法比平均值杰卡德差分（MJD）算法、皮尔森系数（PC）算法、杰卡德均方差（JMSD）算法、PIP算法误差更小，分类准确率更高，有效缓解了用户评分数据稀疏所带来的问题，提高了推荐系统的预测准确率。

关键词：

协同过滤；巴氏系数；杰卡德系数；相似性度量；矩阵稀疏性

中图分类号： TP301.6 文献标志码：A

0引言

推荐系统[1]根据用户的兴趣特点和历史记录向用户推荐感兴趣的内容，有效解决信息过载问题，从而使用户在海量数据中快速、准确地找到有价值的信息。协同过滤推荐[2]是推荐系统中最基本的算法之一，分为基于用户的协同过滤推荐[3]和基于项目的协同过滤推荐[4]。协同过滤算法的基本思想是计算用户或项目间相似度，然后根据相似度预测目标用户对目标项目的评分并产生推荐集。

当前协同过滤推荐算法存在数据稀疏性[5]问题，当数据集项目较多时，用户项目矩阵数据通常十分稀疏。传统的相似性度量如皮尔森相关系数[6]和余弦相似性[7]等在计算用户或项目间相似性时依赖于用户对项目的共同评分。假设在评分矩阵中，用户的评分数量较少或者有共同评分的项目很少，那么相似性度量就存在一定偶然性[8]，不适用于稀疏矩阵。为了解决数据稀疏性问题，相关研究引入了不同的相似性度量。例如，Luo等[9]通过引入局部用户相似性和全局用户相似性来解决稀疏数据中的相似性问题，利用每个用户的奇异向量计算用户之间的局部相似性，最后把局部近邻和全局近邻的预测进行线性拟合。Ahn等[10]提出了PIP（ProximityImpactPopularity）度量模型，通过分析皮尔逊相似性度量和余弦相似性度量的缺点，考虑用户评分的三方面：接近、影响和普及，但这种相似性度量只考虑局部评分信息，不考虑用户全局偏好。Herlocker等[11]提出加权Pearson相关系数解决传统Pearson相关系数不考龙源期刊网